[发明专利]一种基于大数据的风电机组故障监测预警方法及系统

说明书

本发明提供了一种基于大数据的风电机组故障监测预警方法及系统，涉及数据智能处理技术领域，基于故障记录信息构建故障知识图谱，进行各故障的关联影响数据分析确定故障影响因子，进而对大数据平台进行数据类型标识，构建多个故障预警模型，生成故障预警树，对故障影响因子标识数据进行各故障分析预警，输出故障预警信息，解决了现有技术中进行风电机组的故障检测预警时，对于故障数据的处理方式不够智能化，使得故障预警结果完备性不足，无法基于机组运行时各构件的关联影响进行全面预警的技术问题，通过构建故障知识谱图与故障预警树，对输入的故障数据基于关联关系进行整体评估，确定故障事故与影响事故，实现风电机组的智能化运行管理。

技术领域

本发明涉及数据智能处理技术领域，具体涉及一种基于大数据的风电机组故障监测预警方法及系统。

背景技术

风力发电作为新能源领域的主要供能方式，应用越来越广泛，由于风力发电的运行环境较为恶劣，且风电发电工况较为复杂多变，随着风电机组的运行不可避免的会存在机组故障，为保障风电机组的正常稳定运行，需对其进行故障监测，基于监测数据对机组进行运维管理，现如今，主要通过风电机组的运行状态进行传统运行参数确定，进行参数评估确定异常运行机组构建，对其进行维修以避免机组异常运行，造成运行效率低下且存在潜在性安全隐患。

现有技术中，进行风电机组的故障检测预警时，对于故障数据的处理方式不够智能化，使得故障预警结果完备性不足，无法基于机组运行时各构件的关联影响进行全面预警。

发明内容

本申请提供了一种基于大数据的风电机组故障监测预警方法及系统，用于针对解决现有技术中存在的进行风电机组的故障检测预警时，对于故障数据的处理方式不够智能化，使得故障预警结果完备性不足，无法基于机组运行时各构件的关联影响进行全面预警的技术问题。

鉴于上述问题，本申请提供了一种基于大数据的风电机组故障监测预警方法及系统。

第一方面，本申请提供了一种基于大数据的风电机组故障监测预警方法，所述方法包括：

从大数据平台获取风电机组数据库，其中所述风电机组数据库包括机组监测数据、故障记录信息；

基于所述故障记录信息，构建故障知识图谱；

根据所述故障知识图谱中各故障的关联影响数据进行分析，确定故障影响因子；

根据所述故障影响因子，对大数据平台进行数据类型标识，基于数据类型标识进行数据自动获取；

根据所述故障知识图谱、所述机组监测数据，进行各故障预警模型确定，构建故障预警树；

将从所述大数据平台获取的故障影响因子标识数据输入故障预警树中，进行各故障分析预警，输出故障预警信息。

第二方面，本申请提供了一种基于大数据的风电机组故障监测预警系统，所述系统包括：

信息获取模块，所述信息获取模块用于从大数据平台获取风电机组数据库，其中所述风电机组数据库包括机组监测数据、故障记录信息；

图谱构建模块，所述图谱构建模块用于基于所述故障记录信息，构建故障知识图谱；

影响因子确定模块，所述影响因子确定模块用于根据所述故障知识图谱中各故障的关联影响数据进行分析，确定故障影响因子；

数据标识模块，所述数据标识模块用于根据所述故障影响因子，对大数据平台进行数据类型标识，基于数据类型标识进行数据自动获取；

预警树构建模块，所述预警树构建模块用于根据所述故障知识图谱、所述机组监测数据，进行各故障预警模型确定，构建故障预警树；

故障预警模块，所述故障预警模块用于将从所述大数据平台获取的故障影响因子标识数据输入故障预警树中，进行各故障分析预警，输出故障预警信息。